Oprettelse af brugerdefinerede rækværk til DeepSeek-R1-modellen involverer flere trin, og udnyttelse af Amazon Bedrocks evner til at forbedre sikkerhed og kontrol i generative AI-applikationer. Her er en detaljeret guide til, hvordan man implementerer disse rækværk:
Forudsætninger
Før du opretter beskyttelsesrammer, skal du sikre dig, at du har en AWS -konto med adgang til Amazon Bedrock og de nødvendige IAM -tilladelser. Derudover skulle du allerede have importeret DeepSeek-R1-modellen ved hjælp af Amazon Bedrocks brugerdefinerede modelimportfunktion [4].
Trin 1: Opsætning af miljøet
1. Adgang Amazon Bedrock: Naviger til Amazon Bedrock-konsollen og sørg for, at du har adgang til DeepSeek-R1-modellen.
2. Installer afhængigheder: Brug en Jupyter -notebook eller et lignende miljø til at installere nødvendige afhængigheder. Dette kan gøres ved hjælp af Python -biblioteker som `BOTO3 'til interaktion med AWS -tjenester [4].
Trin 2: Konfiguration af beskyttelsesrammer
1. Opret en rækværk: Brug AWS -styringskonsollen eller en programmatisk tilgang via `BOTO3` for at oprette en rækværk. Dette involverer at definere politikker, der er skræddersyet til din specifikke brugssag, såsom indholdsfiltre, emnefiltre, ordfiltre og følsomme informationsfiltre [2] [4].
2. Konfigurer filtre: For eksempel, hvis du arbejder i en sundhedsmæssig kontekst, kan du oprette et beskyttelsesræk kaldet "Healthcare Content Filtre." Indstil filterstyrken for både input og output til "høj" for kategorier som had, fornærmelser, seksuelt indhold og vold [1].
3. Aktivér hurtig beskyttelse: Implementering af beskyttelsesrammer for at forhindre hurtige angreb ved at konfigurere dem til at opdage og blokere skadelige eller upassende anmodninger, før de når modellen [3] [4].
Trin 3: Test af beskyttelsesrammer
1. påkald model API: Brug `Invokemodel API'en til at teste dine beskyttelsesrammer. Dette involverer initialisering af en tokenizer og en grundfjeld -runtime -klient til at interagere med modellen [1].
2. Kør testtilfælde: Start med et scenarie uden rækværk for at observere rå svar fra modellen. Derefter køres de samme anledning til med beskyttelsesrammer, der er aktiveret for at se, hvordan de griber ind og blokerer upassende indhold [1].
3. Evaluer ydeevne: Vurder effektiviteten af dine beskyttelsesrammer ved at teste dem mod forskellige input, såsom begrænsede emner eller følsomme oplysninger, for at sikre, at de korrekt identificerer og blokerer skadeligt indhold [4].
Trin 4: Raffinering af beskyttelsesrammer
1. Juster filtre: Baseret på testresultater skal du forfine din beskyttelsesrækpolitik ved at justere filterstyrker eller tilføje nye filtre efter behov for bedre at matche dine brugssagskrav [7].
2. blokeret meddelelser: Konfigurer blokeret meddelelser til at give passende svar, når beskyttelsesrammer griber ind, hvilket sikrer en problemfri brugeroplevelse, mens du opretholder sikkerhedsstandarder [7].
Konklusion
Implementering af brugerdefinerede rækværk til DeepSeek-R1 ved hjælp af Amazon Bedrock forbedrer sikkerheden og pålideligheden af dine AI-applikationer ved at give robuste kontroller over brugerindgange og modeludgange. Denne proces sikrer, at dine generative AI -implementeringer overholder specifikke sikkerhedskriterier og lovgivningsmæssige krav, hvilket gør dem mere pålidelige og sikre.
Citater:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-withdeepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepseek-r1.html
)
)
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
)
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails